这样就允许了在大规模的没有偏好标注的决策数据集上先预训练一个 diffusion-based behavior policy,再将 weight 的训练想象成一个 fine-tune 的过程(因为训练一个足够 general 的 diffusion policy,甚至是按照 scaling law 去扩张模型,会产生巨大的运算消耗,我们自然是希望这样一个模型能最终用于丰富的下游任务的,总...
本文利用diffusion policy来代表机器人的visualmotor policy,将其视作一个条件去噪过程。本文发现diffusion policy能够解决多模的动作分布【在梯度场中的随机Langevin Dynamics采样】,善于处理高维动作空间【推理未来动作的序列而不是单步】以及取得较好的训练稳定性【基于能量的方式通常需要负样本来估计一些intractable的常数,会...
首先简单理解diffusion diffusion主要的作用是生成图片，输入是image, 输出image， 中间经历加噪，去噪等步...
Latency discrepancies: 推理的延迟会导致策略遇到分布外的输入。Insufficient policy representation: 简单的...
内容: 原文链接: ## Diffusion Policy系列文章笔记(一):DQL/SfBC/IDQL 这系列知乎博客是阅读diffusion policy系列文章的笔记,记录的文章基本是我读过的觉得非常有insight的,我尽可能按照方法的相关程度连接起来,保证博客阅读的流畅性。第一个博客包括的文章有:Diffusion Q-learning (DQL), Selecting from Behavior Ca...
response-content-disposition=inline%3B+filename*%3DUTF-8%27%27open_clip_pytorch_model.bin%3B+filename%3D%22open_clip_pytorch_model.bin%22%3B&response-content-type=application%2Foctet-stream&Expires=1726110919&Policy=eyJTdGF0ZW1lbnQiOlt7IkNvbmRpdGlvbiI6eyJEYXRlTGVzc1RoYW4iOnsiQVdTOkVwb2No...
app.add_route("/_stop", stop_route, methods=["POST"])# after initial launch, disable --autolaunch for subsequent restartscmd_opts.autolaunch =Falsestartup_timer.record("gradio launch")# gradio uses a very open CORS policy via app.user_middleware, which makes it possible for# an attacker ...
【Diffusion Policy】Diffusion+模仿学习 原文 Pearce, Tim, et al. "Imitating human behaviour with diffusion models."arXiv preprint arXiv:2301.10677(2023). Motivation 利用diffusion较强的拟合能力,来学习通常来讲较复杂、多模态的人类行为。 Framework
1.连续性约束问题的定义 将A放入盒子里，需要考虑A和盒子之间的约束（几何，物理和定性约束），需要生成...
扩散策略（Diffusion Policy, DP）给机器人动作生成提供了一个新的思路，并且在多个任务上取得了非常大的...